Projeto de arquitetura para processamento de imagens embarcadas em FGPA

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFerreira, Vinicius Corrêa-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6639786304788971-
Autor(es): dc.contributorAraújo, Adriel dos Santos-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3719702001615130-
Autor(es): dc.creatorAlmeida, Carlos Caetano de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:43:36Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:43:36Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-17-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-17-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://app.uff.br/riuff/handle/1/30836-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/776266-
Descrição: dc.descriptionEste trabalho apresenta o projeto de uma arquitetura de algoritmo da convolução discreta de um neurônio artificial para o processamento digital de imagens, desenvolvido através de dispositivos de hardware programável, neste caso o FPGA, possibilitando sua integração em redes neurais de convolução com múltiplas camadas, visando sua aplicação na área de visão computacional. O processamento de imagens com a implementação em software pode acarretar elevado custo computacional de muitos algoritmos, podendo não atender às restrições de aplicações em tempo real, dessa forma, o uso de implementações em FPGA torna-se uma ferramenta atraente. Na área de visão computacional, a convolução 2D é um desses algoritmos. O uso de FPGA permite a adoção de execução concorrente para os algoritmos, por ser em hardware, possibilitando que as redes de convolução possam vir a ser adotadas em sistemas embarcados de visão computacional. Os resultados mostram que uma redução expressiva do tempo de processamento pode ser esperada em aplicações reais-
Descrição: dc.descriptionThis work presents the design of analgorithm architecture for the discrete convolution of an artificial neuron for digital image processing, developed through programm able hardware devices, in this case the FPGA, enablingits integration in convolution neural networks with multiple layers, aimingits application in the area of computer vision. Image processing with the implementation in software can lead to high computational cost of many algorithms, and may not meet the restrictions of real-time applications, thus, the use of FPGA implementations becomes an attractive tool. In thearea of computer vision, 2D convolution is one of these algorithms. The use of FPGA allows the adoption of concurrent execution for the algorithms, since it is in hardware, allowing the convolution networks to be adopted in computer vision embedded systems.The results show that a significant reduction in processing time can be expected in real applications-
Descrição: dc.description155 p.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectFPGA-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas embarcados-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de imagens-
Palavras-chave: dc.subjectConvolução discreta-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento digital de imagem-
Palavras-chave: dc.subjectRede neural-
Palavras-chave: dc.subjectVisão computacional-
Palavras-chave: dc.subjectEmbedded systems-
Palavras-chave: dc.subjectImage processing-
Palavras-chave: dc.subjectDiscrete convolution-
Título: dc.titleProjeto de arquitetura para processamento de imagens embarcadas em FGPA-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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